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本发明公开了一种依托云字典基于字节的无损压缩方法，建立云字典并联网获取当前云字典；根据源文件计算出压缩文件或过程文件的头部字段；对源文件以字节为单位进行概率统计，通过Huffman算法生成压缩编码内容并以其为索引在云字典压缩编码内容字段获得压缩编码内容对应元组的压缩编码等级和压缩编码编号；根据对应关系压缩成二进制文件并补足为整数字节后保存为过程文件；比较压缩文件与上一次过程文件的长度，当压缩率符合要求时，以最后一次过程文件作为最终压缩文件输出。使用了远程云字典，节省了本地字典保存空间，能大幅节省压缩文件和过程文件的头部长度，使得多次压缩变得可行，经过多次压缩，对大数据能实现高压缩比的无损压缩。

本发明公开了一种数据压缩前基于函数的等效变换方法，包括如下步骤：构建函数库；将源文件转换成二进制串CS；对函数库中的函数进行采样，将采样值编码得到与源文件二进制串CS等长的二进制串C；将CS与C按位对齐，对源文件二进制串CS进行等效变换；将CD以Huffman编码方式压缩，以压缩文件长度判断函数是否为有效函数；将以函数库中所有针对源文件的函数依次对源文件进行等效变换后，选取最优函数，基于最优函数对源文件的等效变换为最终变换结果。针对不同类型文件使用不同的函数库，从而重构源文件，增加数据的相关性，能大幅提升压缩比。

本发明提供了一种基于霍夫曼编码的多类型数据分段压缩方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取待压缩数据；使用不同的分组数分别对待压缩数据进行分组，获取每个分组数对应的每组数据的霍夫曼编码效率和编码时长；获取每个分组数的编码评分；根据每个编码评分获取最优分组数；根据最优分组数将待压缩数据分为多组，对每组待压缩数据进行霍夫曼编码并赋予标识码，完成待压缩数据的分段压缩；本发明通过对待压缩数据进行最优分组数下的霍夫曼编码，解决了相关技术中在对多类型的数据进行霍夫曼编码时，霍夫曼树较大导致的编码效率低下的技术问题。

本发明涉及数据压缩技术领域，具体涉及一种PLC设备数据优化存储方法，包括：采集PLC设备数据并进行霍夫曼编码得到霍夫曼树；在霍夫曼树上根据相同编码长度的字符出现的频率进行预合并，分析预合并后频率较高的字符对编码合并的优化程度；根据优化程度对PLC设备数据进行重新编码以及压缩存储。本发明通过对霍夫曼树同一层字符与相邻字符的合并必要性进行分析打乱原来频率相同的字符频率，使霍夫曼编码对数据进行压缩效果更好。